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Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de Google Antigravity

  • Principios de diseño orientados a los agentes
  • Funciones y características de las interfaces Editor y Manager
  • Estructura del espacio de trabajo y contextos de ejecución

Configuración de agentes y capacidades asociadas

  • Asignación de roles y especializaciones a cada agente
  • Definición de límites operativos y grados de autonomía
  • Gestión de la seguridad y permisos asignados a los agentes

Diseño de flujos de trabajo multiagente

  • Planificación y secuenciación de las tareas a ejecutar
  • Coordinación entre agentes que trabajan en segundo plano o en primer plano
  • Utilización de patrones como encadenamiento, delegación y escalado

Trabajo con la interfaz del Manager (Mission-Control)

  • Seguimiento en tiempo real de las actividades realizadas por los agentes
  • Interpretación gráfica y temporal de los estados operativos
  • Intervención manual para modificar o redirigir las tareas asignadas a los agentes

Generación y gestión de artefactos en Antigravity

  • Listas de actividades, planes de trabajo y registros de decisiones
  • Capturas visuales, grabaciones del navegador y documentación completa del entorno de trabajo
  • Registros de auditoría y metadatos esenciales para la reproducibilidad

Técnicas de verificación y control de calidad

  • Garantía de trazabilidad total y transparencia operativa
  • Validación precisa de los resultados obtenidos por los agentes
  • Implementación de mecanismos de protección y respuestas ante fallos

Integración de Antigravity en los procesos de ingeniería

  • Alineación con ciclos de CI/CD y flujos de lanzamiento de software
  • Colaboración eficaz con las herramientas DevOps preexistentes
  • Escalado de tareas distribuidas entre múltiples equipos y entornos diferentes

Optimización avanzada para la colaboración multiagente

  • Reducción de operaciones redundantes y ciclos innecesarios
  • Uso estratégico de métricas de rendimiento y análisis avanzados
  • Creación de flujos de trabajo robustos y adaptables a cambios futuros

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos actuales relacionados con DevOps y la ingeniería de plataformas
  • Experiencia previa en flujos de trabajo de desarrollo asistidos por inteligencia artificial
  • Conocimiento práctico sobre sistemas distribuidos o entornos cloud

Público objetivo

  • Ingenieros de plataformas
  • Ingenieros DevOps
  • Arquitectos especializados en inteligencia artificial
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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Inversión

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